Recently, the demand for the use of deep learning algorithm in edge devices is increasing. Deep learning algorithm needs high computation power and large memory resources. However, edge devices require high accuracy and real-time performance with limited resources. In order to overcome this problem, the lightweight shallow networks have been proposed, but their accuracy is much lower than the existing dense networks. We observed that edge devices such as surveillance and security CCTVs are located at the fixed area. We focused these environments where local optimization, which retrains the object detector using a new local database, is very effective to improve the detection accuracy. Local optimization needs additional annotation work for local training database, which is tiresome and time-consuming. We proposed an automatic database generation algorithm for local optimization, which uses a pre-trained object detector and a background model. The proposed algorithm generates the training images by overlaying the extracted objects from the object detector on the background image from background modelling.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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